بعض أكثر الشركات نجاحًا في جميع أنحاء العالم هي تلك التي تجعل التعلم والتكيف دائمًا عادة. بغض النظر عن مجال التشغيل ، من المهم دائمًا فهم وتحليل ما حدث في الماضي ، وما يحدث الآن ، وما قد يحدث في المستقبل. لكن السؤال الكبير هو ، كيف تقوم الأعمال بهذا؟ حسنًا ، تبدأ الإجابة وتنتهي بمجرد فهم الأنواع المختلفة لتحليلات البيانات.
ومع ذلك ، في الآونة الأخيرة ، كان هناك تحول يتجاوز الأنواع التقليدية للتحليلات التي اعتدنا عليها. تتغير الأوقات مع مجموعة كبيرة من العمليات ، بما في ذلك تحليلات البيانات / الأعمال. وكما نعلم من العلم ، فإن الخطة دائمًا هي الانتقال من المعلوم إلى المجهول. لكن هذا شيء سأكشف عنه في نهاية هذا المنشور.
في غضون ذلك ، لنبدأ بالأساسيات ...
نبذة
تجمع معظم الشركات البيانات على أساس منتظم ، ولكن هذه البيانات لا معنى لها في شكلها الخام. ما يهم هو ما تفعله بالمعلومات. تحليلات البيانات هي عملية تحليل البيانات الأولية من أجل الكشف عن الأنماط والاتجاهات والرؤى التي قد توفر معلومات قيمة حول منطقة عمل معينة. يتم بعد ذلك الاستفادة من هذه الرؤى المستندة إلى البيانات لاتخاذ قرارات حكيمة.
ومع ذلك ، فإن نوع الرؤى التي يمكنك استخلاصها من بياناتك يتم تحديده حسب نوع التحليلات التي تحددها. ولأغراض التأكيد ، هناك أربعة أنواع من التحليلات ؛ وصفي ، وتشخيصي ، وتنبئي ، وصفي.
لذا ، إذا كنت مستعدًا لفهم كيفية عمل الأنواع المختلفة من التحليلات ولماذا تعتبر أداة مفيدة جدًا فيها ازدهار العمل، ثم أحثك على البقاء ملتصقًا بجهازك لفترة أطول قليلاً.
في غضون ذلك ، إذا كنت تبحث عن نوع معين من التحليلات ، فاستخدم القائمة القابلة للنقر أعلاه للوصول إلى القسم المناسب.
اقرأ أيضا: 7 طرق لنمو الأعمال التجارية لعام 2021 [مع دليل]
ما هي أنواع التحليلات المختلفة
فيما يلي الأنواع المختلفة من التحليلات التي تغطي أيضًا عملية البيانات وتحليلات الأعمال.
# 1. التحليلات الوصفية (ماذا حدث؟)
الهدف من التحليلات الوصفية ، كما يوحي الاسم ، هو مجرد الإبلاغ عما حدث في الماضي. لا تحاول شرح سبب حدوث شيء ما أو محاولة إنشاء روابط السبب والنتيجة. الغرض الرئيسي هو تقديم لقطة سهلة الهضم.
Google Analytics هو مثال رائع للتحليلات الوصفية في العمل. يمنحك ملخصًا سريعًا لما يجري في موقع الويب الخاص بك. على سبيل المثال ، عدد الزوار الذين استقبلتهم في فترة زمنية محددة أو من أين أتوا. وبالمثل ، ستُظهر لك أنظمة مثل HubSpot عدد الأفراد الذين فتحوا بريدًا إلكترونيًا معينًا أو شاركوا في حملة.
ولكن بعد ذلك ، هناك طريقتان أساسيتان تلعبان دور في التحليلات الوصفية ؛ تجميع البيانات واستخراج البيانات. تُعرف عملية جمع البيانات وتقديمها بتنسيق ملخص باسم تجميع البيانات.
(لنفترض أن شركة التجارة الإلكترونية تجمع مجموعة متنوعة من المعلومات عن عملائها وزوار موقعها على الويب. ستقدم البيانات المجمعة ، المعروفة أيضًا باسم البيانات الموجزة ، نظرة عامة واسعة على مجموعة البيانات الأكبر. وهذا يشمل متوسط عمر العميل أو متوسط عدد المشتريات).
من ناحية أخرى ، تُعرف عملية العثور على الأنماط والارتباطات والشذوذ داخل مجموعات البيانات الضخمة للتنبؤ بالنتائج باسم استخراج البيانات. ببساطة ، هذا هو الوقت الذي ينظر فيه المحلل إلى البيانات لمعرفة ما إذا كانت هناك أي أنماط أو اتجاهات. التصوير المرئي للبيانات ، مثل الرسم البياني الشريطي أو المخطط الدائري ، هو نتيجة التحليل الوصفي.
نتيجة لذلك ، تعمل التحليلات الوصفية على تكثيف كميات هائلة من البيانات في ملخص أساسي واضح لما حدث. كما سنرى لاحقًا ، غالبًا ما تكون هذه نقطة البداية لمزيد من التحليل المتعمق.
# 2. التحليلات التشخيصية (لماذا حدث ذلك؟)
هذا هو نوع التحليلات التي تحاول معرفة سبب حدوث شيء ما من خلال البحث بشكل أعمق. الهدف الأساسي للتحليلات التشخيصية هو العثور على الحالات الشاذة في بياناتك والاستجابة لها. على سبيل المثال ، إذا أظهر التحليل الوصفي الخاص بك انخفاضًا بنسبة 20٪ في المبيعات لشهر مارس ، فستحتاج إلى معرفة السبب. يساعدك الفحص التشخيصي بشكل أساسي من خلال ذلك.
تطبيقات التحليلات التشخيصية
باستخدام هذا النوع من التحليلات ، يبحث المحلل عن أي مصادر بيانات جديدة يمكن أن توفر مزيدًا من الأفكار حول سبب انخفاض المبيعات. قد يذهبون إلى أبعد من ذلك ويكتشفون أنه على الرغم من الحجم الكبير لزوار موقع الويب والعدد الكبير من إجراءات "إضافة إلى عربة التسوق" ، إلا أن نسبة صغيرة فقط من الزائرين يجرون عملية شراء. قد يكشف المزيد من التحقيق أن غالبية العملاء انسحبوا في وقت إدخال عنوان التسليم الخاص بهم.
هذا يعطي المحلل فكرة عن ماهية المشكلة ... يمكن أن تكون المشكلة في نموذج العنوان ؛ ربما يتم تحميله بشكل خاطئ على الأجهزة المحمولة ، أو أنه ببساطة طويل جدًا وغير مريح. أنت تقترب من العثور على إجابة لشذوذ البيانات الخاص بك إذا قمت بالتحقيق بشكل أعمق قليلاً.
ولكن بعد ذلك ، لا يقتصر دور التحليلات التشخيصية على تشخيص المشكلات ؛ يمكن استخدامه أيضًا لمعرفة أسباب النتائج الإيجابية.
# 3. التحليلات التنبؤية (ماذا سيحدث في المستقبل؟)
تهدف التحليلات التنبؤية إلى توقع ما سيحدث في المستقبل. ومع ذلك ، يكون هذا ممكنًا على أساس الأنماط والاتجاهات السابقة التي ستساعد في تقدير فرصة حدث أو نتيجة مستقبلية في الأعمال.
تُنشئ النماذج التنبؤية حرفيًا تنبؤات بناءً على العلاقة بين مجموعة من المتغيرات. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام الارتباط بين الموسمية وأرقام المبيعات للتنبؤ بوقت انخفاض المبيعات. لذلك ، إذا توقع نموذجك التنبئي أن المبيعات ستنخفض في الصيف ، فيمكنك استخدام هذه المعلومات لإنشاء حملة ترويجية تحت عنوان الصيف أو تقليل الإنفاق في مكان آخر للتعويض عن الانخفاض الموسمي.
من ناحية أخرى ، يمكنك تشغيل مطعم وترغب في معرفة عدد طلبات تناول الطعام في الخارج التي ستحصل عليها في ليلة السبت العادية. يمكن أن تساعدك النتائج من هذا النوع من التحليلات في اتخاذ قرار بتوظيف سائق توصيل إضافي.
علاوة على ذلك ، تشتمل التحليلات التنبؤية على مكون يسمى التعلم الآلي. في الأساس ، تم تصميم نماذج التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط في البيانات والتطور تلقائيًا من أجل إنتاج تنبؤات صحيحة. يشبه هذا استخدام البشر للتحليلات التنبؤية لابتكار نماذج وتقدير النتائج المستقبلية. ومع ذلك ، كما يمكنك أن تقول ، هناك الكثير من الاختلافات بين التحليلات التي يقودها الإنسان والتلقائية.
لذلك بشكل عام ، يتم استخدام التحليلات التنبؤية لتوقع مجموعة واسعة من النتائج المستقبلية ، وعلى الرغم من أنها قد لا تكون صحيحة بنسبة 100٪ ، إلا أنها تزيل الكثير من التخمين. هذا هو الجزء الأكثر أهمية عندما يتعلق الأمر باتخاذ قرارات العمل وتحديد أفضل مسار للعمل.
# 4. التحليلات الوصفية (ما هو أفضل مسار للعمل؟)
للمساعدة في تحديد أفضل مسار للعمل ، تفحص التحليلات الوصفية ما حدث في الماضي ، ولماذا حدث ، وما قد يحدث في المستقبل. بعبارة أخرى ، تشرح التحليلات الوصفية أفضل طريقة للاستفادة من التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية.
ومع ذلك ، فهو أصعب نوع من التحليل يتم إجراؤه. هذا لأنه يشتمل على الكثير بما في ذلك التعلم الآلي للخوارزميات ، والنهج الإحصائية ، وإجراءات النمذجة الحسابية.
بشكل أساسي ، يقوم النموذج التوجيهي بتقييم جميع أنماط الاختيار أو المسارات المختلفة التي يمكن أن تتخذها الشركة ، بالإضافة إلى آثارها المحتملة. يتيح لك هذا تصور كيفية تأثير كل مجموعة من القرارات على المستقبل ، بالإضافة إلى تحديد تأثير قرار معين. مع المضي قدمًا ، ستكون المنظمة قادرة على تحديد المسارات المثلى التي يجب اتباعها بناءً على جميع السيناريوهات والعواقب التي يمكن تصورها.
تعد تطبيقات الخرائط وحركة المرور أمثلة شائعة للتحليلات الوصفية قيد التنفيذ. ستفحص خرائط Google جميع أشكال النقل المتاحة (مثل الحافلة أو المشي أو القيادة) ، وظروف حركة المرور الحالية ، وأعمال الطرق المحتملة عند حساب المسار الأمثل لنقلك من النقطة أ إلى النقطة ب.
تُستخدم النماذج الوصفية بطريقة مماثلة لحساب جميع "المسارات" المختلفة التي يمكن أن تتخذها الشركة لتحقيق أهدافها ؛ مع أفضل خيار في العرض. ومعرفة الإجراءات التي يجب اتخاذها لتحقيق أفضل احتمالات النجاح هي ميزة كبيرة لأي شركة. ومن ثم فليس من المستغرب أن تلعب التحليلات الوصفية دورًا كبيرًا في الأعمال التجارية.
التحليلات المعرفية
التحليلات المعرفية هي فرع من التحليلات التي تحاول محاكاة العقل البشري من خلال استخلاص الاستنتاجات من البيانات والأنماط الحالية ، واستخلاص النتائج بناءً على قواعد المعرفة الحالية ، ثم إعادة إدخال المعلومات مرة أخرى في قاعدة المعرفة للاستدلالات المستقبلية - حلقة التغذية الراجعة للتعلم.
الدلالات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتعلم الآلي ليست سوى عدد قليل من التقنيات الذكية التي تشكل التحليلات المعرفية. يمكن أن يتعلم التطبيق المعرفي من تفاعلاته مع البيانات والبشر وأن يصبح أكثر ذكاءً ونجاحًا بمرور الوقت من خلال استخدام هذه الاستراتيجيات.
لذلك ، بعبارات بسيطة ، لا تحتاج الشركات إلى اتخاذ قرارات يدويًا استنادًا إلى البيانات من الأنواع الأربعة للتحليلات. التحليلات المعرفية تعتني بذلك تلقائيًا.
ما هي أنواع التحليلات الخمسة؟
على عكس الاعتقاد الخاطئ الشائع ، هناك أربعة أنواع فقط من التحليلات وليس 5 أنواع. وتشمل هذه الوصفية. تحليلات تنبؤية ، وصفية ، وتشخيصية.
ما هي أنواع التحليلات الخمسة؟
الأنواع الأربعة من التحليلات وصفية. تحليلات تنبؤية ، وصفية ، وتشخيصية
ما هي الأنواع الأربعة لتحليلات الأعمال؟
تتضمن الأنواع الأربعة لتحليلات الأعمال الوصفية. تحليلات تنبؤية ، وصفية ، وتشخيصية
ما هي الركائز الثلاث للتحليلات؟
تحليلات البيانات المتقدمة مبنية على ثلاث ركائز: السرعة وخفة الحركة والأداء ، وكلها مطلوبة لتحقيق إمكاناتها الكاملة. تساعد هذه الركائز على تعزيز استراتيجية التحليلات وتحسين عملك بطرق مختلفة.
ما هي التحليلات الأساسية؟
يتم تصنيف تحليلات البيانات إلى أربعة أنواع: وصفية وتشخيصية وتنبؤية وتعليمية. يمكن لهذه الأنواع الأربعة من تحليلات البيانات ، عند دمجها ، أن تساعد المؤسسة في اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
الوجبات السريعة الرئيسية
في بعض النواحي ، تشبه تحليلات البيانات البحث عن الكنز. يمكنك معرفة الخطوة التالية التي يجب أن تستند إلى أدلة ورؤى من الماضي. قد تستخدم جميع أنواع الشركات والمؤسسات بياناتها لاتخاذ قرارات أفضل ، والاستثمار بذكاء ، وتعزيز الإجراءات الداخلية ، وزيادة فرص نجاحها في النهاية باستخدام النوع الصحيح من التحليل.
